プロンプトエンジニアリングの教科書｜非エンジニアが覚えるべき6つの型

「ChatGPTに指示を出しても、思った通りの答えが返ってこない…」
「結局、自分で書いた方が早い気がする」

もしあなたがそう感じているなら、それはAIの能力不足ではなく、「指示の出し方（プロンプトエンジニアリング）」に少しだけコツが必要なだけかもしれません。

私は普段、AIを使ってツール開発や記事執筆を行っていますが、最初はAIに対して「なんとなく」で指示を出しては、トンチンカンな回答に頭を抱えていました。

しかし、プロンプトエンジニアリングの基礎となる「型」を覚えてからは、AIは「指示待ちの優秀な部下」へと変貌しました。

この記事では、専門的な技術論は最小限に抑え、非エンジニアの方が明日から実務で使える「効果実証済みのテクニック」と、私が現場で経験した「失敗談」を包み隠さずシェアします。

まずは、主要なテクニックとその効果を一目で理解できる比較表をご覧ください。

プロンプトエンジニアリングとは？基礎から学ぶ必須テクニック

まずは、プロンプトエンジニアリングの基礎体力をつけましょう。

カタカナ用語が多くて難しく感じるかもしれませんが、要するに「AIに伝わる言葉遣い」を学ぶだけです。

言葉の定義と重要性｜なぜAIに「指示力」が必要なのか

プロンプトエンジニアリングとは、AI（大規模言語モデル）から望ましい出力を引き出すために、指示文（プロンプト）を設計・最適化する技術のことです。

なぜこれが必要かというと、現在のAIは「空気を読む」ことが苦手だからです。

「いい感じのメール書いておいて」と言われても、AIは「誰宛？」「謝罪？営業？」「文体は？」と迷子になってしまいます。

人間同士なら阿吽の呼吸で通じる部分を、言語化して明示するスキルが求められます。

例えば、「美味しいカレーの作り方教えて」と聞くのと、「一人暮らしの男性が、スーパーで買える食材だけで20分で作れる、スパイスを使わないカレーのレシピを教えて」と聞くのでは、返ってくる答えの価値が天と地ほど変わります。

この差を生むのがプロンプトエンジニアリングです。

つまり、AIの性能限界を決めているのは、実はAIそのものではなく、私たちの「質問力」であると言えるのです。

3大原則「明確・制約・文脈」｜伝わらない指示の共通点

指示が通じないプロンプトには、必ず共通の欠陥があります。

それを防ぐための3大原則が「明確性（Clear）」「制約（Constraint）」「文脈（Context）」です。

初心者がやりがちなのが、これらを省略してしまうことです。

私はよく、AIへの指示を「新人のアルバイトさんへの引継ぎ」と捉えています。

「これやっといて」ではなく、マニュアルを渡すように丁寧に条件を伝えることで、AIは迷いなくタスクをこなせるようになります。

Zero-shotとFew-shot｜「例示」が回答精度を変える

プロンプトエンジニアリングで最も簡単かつ効果が高いテクニックが、「Few-shot Prompting（フューショット・プロンプティング）」です。

これは、AIに「例」を見せる手法です。

逆に、例を見せずにいきなり質問することを「Zero-shot」と呼びます。

人間もそうですが、「このフォーマットで書いて」と言葉で説明されるより、「こんな感じで書いて」と見本を見せられた方が理解が早いのと同じです。

具体的には以下のようなイメージです。

このように例を示すだけで、AIは「あ、その形式で答えればいいのね」と理解し、回答のフォーマットやニュアンスが安定します。

Chain of Thought（思考の連鎖）｜「段階的に考えて」の威力

複雑な推論や計算をさせる時に有効なのが、「Chain of Thought（思考の連鎖）」です。

AIは直感的に答えを出すと、計算ミスや論理破綻を起こすことがあります。

そこで、「ステップ・バイ・ステップで考えてください（Let’s think step by step）」という魔法の言葉を追加します。

この一言を加えるだけで、AIは「いきなり答え」ではなく、「まずはAを計算し、次にBを検討し…」と中間プロセスを出力するようになります。

思考の過程を出力させることで、論理的な誤りが激減することが研究でも実証されています。

つまり、難しい問題を解かせる時は、焦らせずに「途中式」を書かせることで正答率を上げるテクニックです。

再帰的プロンプト｜AI自身にプロンプトを改善させる技

「どんなプロンプトを書けばいいかわからない」という時は、AI自身にプロンプトを書かせるという裏技があります。

これを「再帰的プロンプト」や「メタプロンプト」と呼びます。

例えば、「私は〇〇についての記事を書きたいです。そのために、ChatGPTであるあなた自身に最高の指示を出したいです。私があなたにどのようなプロンプトを入力すれば、最高の結果が得られますか？」と聞いてしまうのです。

AIは自分の得意な指示の形式を一番よく知っています。AIに「自分の取扱説明書」を作らせることで、人間が頭を悩ませる時間を大幅に短縮できます。

ハルシネーション対策｜嘘をつかせないための予防線

AI最大のリスクは、もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」です。

これを防ぐためには、プロンプトに「わからない場合は『わかりません』と答えてください」や「事実に基づかない情報は創作しないでください」という制約を明記することが重要です。

また、情報のソース（参照元）を指定するのも有効です。

「以下の参考テキストに基づいて回答してください」と範囲を限定することで、AIが勝手な知識を捏造する隙を減らすことができます。

つまり、AIには「知ったかぶり」をさせないための釘を刺しておくことが、業務利用における必須のマナーと言えます。

実務で使えるプロンプトエンジニアリングの型と改善プロセス

ここからは、教科書には載っていない、私LONが日々の業務でAIを使い倒す中で確立した「実戦的な型」と「リアルな体験談」をお話しします。

役割定義（ペルソナ）の魔力｜「あなたはプロの編集者です」

AIに特定の専門家になりきってもらう「役割定義」は、回答の質を一段階引き上げます。

単に「記事を書いて」と頼むと、AIは平均的で無難な文章を書きます。

しかし、私は必ず冒頭に以下のような定義を入れます。

実際にこれを試した時、出力される文章の語彙力が明らかに変わりました。

「思います」が「確信します」に変わったり、読者への呼びかけが増えたりと、指定したペルソナらしい振る舞いをしてくれるのです。

専門的なタスクを頼む時は、必ず「その道のプロ」を憑依させましょう。

出力形式のハック｜Markdownと表形式で業務効率化

プロンプトエンジニアリングで意外と見落とされがちなのが、「出力形式（Output Format）」の指定です。

私は、データ整理や構成案を作る際、必ず出力形式をガチガチに指定します。

例えば、競合調査をさせる時は以下のように指示します。

これを指定しないと、AIはダラダラと箇条書きで返してきて、Excelにコピペするのに手間がかかります。

「自分がその後どう使いたいか」を逆算して形式を指定することで、業務効率は何倍にもなります。

【失敗談】指示を詰め込みすぎて破綻した事例と修正案

私が過去に犯した最大の失敗は、「スーパープロンプト（全部入り指示）」を作ろうとして自爆したことです。

ある時、「SEOキーワード選定から、構成作成、記事執筆、メタディスクリプション作成まで」を1回のプロンプトで完結させようとしました。

結果どうなったか？

AIは途中で文脈を見失い、後半になるにつれて内容は薄くなり、最後は文字数制限で尻切れトンボになりました。

この経験から学んだのは、「複雑なタスクはチェーン（連鎖）させる」ことです。

このようにタスクを細切れにすることで、AIは各工程に集中でき、結果として全体のクオリティが維持されます。

「急がば回れ」はAI対話においても真理でした。

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感情プロンプト｜AIを褒めたり励ますと性能は上がる？

「AI相手に『お願いします』とか言う必要ある？」と思うかもしれませんが、実は「感情プロンプト」には効果があるという論文も出ています。

私も半信半疑で試してみましたが、難しいコード生成を頼む際に「これは私のキャリアがかかっている非常に重要なタスクです。あなたならきっとできます！」と付け加えたところ、普段より詳細な解説付きのコードが返ってきました。

また、修正を依頼する時も「全然ダメ」と否定するより、「この部分は素晴らしいですが、ここはこう変更するともっと良くなります」と褒めて伸ばすスタイルの方が、文脈を維持したまま改善してくれる傾向があります。

AI相手でも、マネジメントの基本は同じなのかもしれません。

モデル別の癖を理解する｜ChatGPT・Claude・Geminiの使い分け

プロンプトエンジニアリングは、使用するAIモデルによっても最適解が異なります。

私の体感では、以下のような使い分けがベストです。

「どのモデルに投げるか」を選ぶこと自体が、広義のプロンプトエンジニアリングと言えます。

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深追いは禁物｜プロンプトに凝るより分割した方が早い話

最後に、私が最も伝えたいことは「完璧なプロンプトを目指さない」ということです。

100点の回答を一発で出そうとして、プロンプトの調整に1時間かけるなら、60点の回答を出させて、人間が手直しした方が早い場合が多々あります。

プロンプトエンジニアリングはあくまで「効率化の手段」であり、目的ではありません。

AIは完璧ではありません。

「AI 7割、人間 3割」くらいの分担で考え、AIが出した下書きを人間が仕上げるワークフローを作ることこそが、最強のハックだと私は考えています。

ここで学んだプロンプトの型を使って、実際に検索上位を取る記事を書くための全フローは、SEOで勝てるAIライティングの全技術をご覧ください。

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【コラム】プロンプト作成に向いている意外な「才能」とは？

ここまで技術的な話をしてきましたが、実はプロンプトエンジニアリングには向き不向きがあります。

私の経験上、最もこの作業に向いているのは、「こだわりが強く、興味のあることには没頭してしまう（過集中）」タイプの方です。

一般的に「飽きっぽい」「不注意」と言われるADHD傾向のある方が、実はAIエンジニアとして最強の才能を秘めているという事実をご存知でしょうか？

もしあなたが「自分はコツコツ作業が苦手だ」と感じているなら、それは欠点ではなく、AI時代の才能かもしれません。

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よくある質問（FAQ）

まとめ｜プロンプトエンジニアリングでAIを「相棒」にする

プロンプトエンジニアリングは、難しいコードを書く技術ではありません。

それは「自分のやりたいことを、相手（AI）に誤解なく伝えるコミュニケーション能力」です。

今回紹介した「役割定義」「Few-shot」「分割の法則」などを意識するだけで、あなたのAI活用レベルは間違いなく向上します。

まずは、今日使うAIへの指示に「あなたはプロの〇〇です」と一言付け加えるところから始めてみてください。

AIを単なるツールから、頼れる「相棒」へと進化させましょう。

LON | AI Work Hacker

非エンジニア実装家 / AI業務委託

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「コードは書かない。AIを操る。」

普段は業務委託のプロとして、AI企業のLINE運用や自動化システム構築を担当。

エンジニア経験ゼロから、AIだけを武器にツールを自作する「実務ハック」を研究中。